Question

我有三列，如下所示：

Sales    Population     Income    Price
14       48777.0        285.0     nan
17       12550.0        1.0       nan     
24       15664.0        14.0      14
9        23796.0        24.0      0 
20       40149.0        63.0      nan
75       39489.0        32.0      nan

我需要将所有内容都转换为人均值，也就是说，对于销售中的每个元素，我需要将其除以相应的人口。例如，对于销售，我想按人口除以得到人均销售额：

Per capita sales 
14/48777
17/12550
...

我使用的命令是：

data['Per Capita Sales'] = data['Sales'] / data['Population']

但是我遇到了以下错误：

TypeError: ufunc 'true_divide' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

有人知道如何解决此问题吗？我已经在线搜索了如何将一个列除以另一列元素，但是没有找到一种安全的方法...由于值“ nan”和“ 0”的列在分子中，因此我不知道为什么会有错误...

非常感谢您的帮助！

Answer 1

很可能，涉及的至少一列是 string 类型。我建议不要将它们转换为仅用于除法，而是将其转换为提前编号，用于所有其他操作：

data.Sales = pd.to_numeric(data.Sales)
data.Population = pd.to_numeric(data.Population)

如我所见，所有行都包含有效数据，因此上面（缩短的）形式应该足够了。

但是，如果您的数据“脏”（某些条目不能转换为数字），您应该添加errors='coerce'参数。

然后您原来的除法命令应该起作用。

如果不确定DataFrame中的列类型，请执行：

data.info()

或者也许您从文件中加载DataFrame，例如打电话给read_csv？在这种情况下，请包含dtype参数（格式为 {“ column name”：type} 的字典）强制使用特定类型的特定列。

Answer 2

您也可以尝试：

df['Per Capita Sales'] = df.astype('float').apply(lambda x: x['Sales']/x['Population'], axis =1)

在同一数据框中将一列除以另一列时出错

2 个答案: